结构向量自回归(SVAR)模型操作步骤.ppt

SVAR操作步骤1目录一一 单位根检验单位根检验二二 两种分析思路两种分析思路思路一思路一 VAR与与SVAR模型及应用模型及应用思路二思路二协整检验及向量误差修正模型协整检验及向量误差修正模型（VEC）23注：进行向量自回归与误差修正模型分析首先必须进行稳定性检验注：进行向量自回归与误差修正模型分析首先必须进行稳定性检验各个变量进行稳定性检验结果及分析思路如下：各个变量进行稳定性检验结果及分析思路如下：（1）均稳定，则直接进行均稳定，则直接进行VAR构建构建请点请点VAR/SVARVAR/SVAR建模建模（2）部分部分稳定，部分不稳定稳定，部分不稳定请点请点VAR/SVARVAR/SVAR建模建模（3）不稳定，但均有相同单整阶数，请点不稳定，但均有相同单整阶数，请点协整检验及协整检验及VEC（建议做）也可以做（建议做）也可以做VARVAR建模建模（建议不做）（建议不做）一一各个变量进行单位根检验各个变量进行单位根检验VAR/SVAR建模第一步：请点建立初始VAR 第二步：请点初始VAR模型检验第三步：请点确定最终的VAR第四步：请点在最终的VAR基础上建立SVAR（可做可不做，建议做）.第五步：请点以第三步VAR或是第四步SVAR的为基 础做脉冲分析及方差分解4第一步初始VAR建模序列要求：没有任何要求序列要求：没有任何要求处理序列与否，撑握如下原则：处理序列与否，撑握如下原则：原则一原则一：处理序列目的是使：处理序列目的是使VAR稳定，只有当稳定，只有当VAR不稳定是才考虑处理序不稳定是才考虑处理序列列原则二原则二：不要做：不要做I（2）向）向I（0），结果不好解释，这样处理能使），结果不好解释，这样处理能使VAR稳定，稳定，也放弃建模也放弃建模注一：注一：VAR稳定是指稳定是指VAR的的AR根均小于根均小于1（在单位圆内），因为稳定（在单位圆内），因为稳定VAR模型定，满足脉冲分析及方差分解所需条件模型定，满足脉冲分析及方差分解所需条件（见高铁梅（见高铁梅计量分析方法计量分析方法与建模与建模第第2版版P301）。）。注二：由于注二：由于稳定序列构建的稳定序列构建的VAR容易达到稳定性容易达到稳定性要求，而夹杂了不稳定序要求，而夹杂了不稳定序列难以使列难以使VAR稳定，所以稳定，所以有的书上直接讲有的书上直接讲VAR建模是要求序列平稳建模是要求序列平稳5第一步初始VAR建模注三：处理方法是差分或是取对数注三：处理方法是差分或是取对数注四：序列稳定与否均可建立注四：序列稳定与否均可建立VAR（VAR可能稳定也可能不稳定，不稳定可能稳定也可能不稳定，不稳定的序列没有任何价值，所有我们最终是要建立一个稳定的的序列没有任何价值，所有我们最终是要建立一个稳定的VAR，进一步，进一步做脉冲及方差分解）做脉冲及方差分解）滞后阶数：任意设（因为初始滞后阶数：任意设（因为初始VAR建立后要进行检验，以确定真正的滞建立后要进行检验，以确定真正的滞后阶数，以便在最终的后阶数，以便在最终的VAR模型中引入正确的滞后阶数）模型中引入正确的滞后阶数）所有序列均视为内生的，除非你已知哪些是外生（初始所有序列均视为内生的，除非你已知哪些是外生（初始VAR建立后要进建立后要进行因果关系检验，确定哪些变量为外生变量引入最终的行因果关系检验，确定哪些变量为外生变量引入最终的VAR模型）模型）软件操做请点软件操做请点软件操做：建立软件操做：建立最初的最初的VAR67检验说明检验说明对已构建的初始对已构建的初始VAR做如：做如：一一AR根根观观察察，以以便便确确定定模模型型的的稳稳定定性性，模模型型不不稳稳定定则则某某些些结结果果（如如脉脉冲冲响应函数的标准误差）不是有效的。响应函数的标准误差）不是有效的。二二检验滞后阶数检验滞后阶数三三因因果果关关系系检检验验（注注：因因果果关关系系检检验验应应在在阶阶数数确确定定后后展展开开，如如检检验验结结果果阶阶数要更改，则用改正的阶数重新构建数要更改，则用改正的阶数重新构建VAR后再行检验后再行检验）软件操做，软件操做，请点请点VAR模型检验操作初始VAR模型检验8软件操做：建立软件操做：建立最初的最初的VARObjects/Newobject/VAR估计估计VAR模型模型VAR类型：类型：unrestrictedVAR填写：内生变量，外生变量，及样本区间填写：内生变量，外生变量，及样本区间滞滞后后栏栏目目：滞滞后后成成对对输输入入/模模型型中中无无外外生生变量从变量从1开始，有外生变量时滞后从开始，有外生变量时滞后从0开始。开始。点点OK9VAR检验操作检验操作一一：AR根观察根观察VAR窗口窗口VIEWLAGSTRUCTUREARrootstable或或ARrootsgraph 注：特征根均小于1时模型稳定二：确定滞后阶数二：确定滞后阶数原：滞后阶数不为原：滞后阶数不为jVAR窗口窗口VIEWLAGSTRUCTURELAGLENGTHCRITERIA填写填写最大阶数最大阶数注：从最大注：从最大P开始检验，软件将以星号给出滞后阶数开始检验，软件将以星号给出滞后阶数三：因果关系检验三：因果关系检验原：不是因果关系原：不是因果关系VAR窗口窗口VIEWLAGSTRUCTUREpairwiseGrangerCausalityTests注：注：软件对各个内生变量依次给出单个检验与联合检验，当软件对各个内生变量依次给出单个检验与联合检验，当P值大小临界水平（通常为值大小临界水平（通常为0.05）说明（）说明（X外生于外生于Y/X不能不能Grange引起引起Y），简单地：），简单地：当联合检验当联合检验P值大值大于于0.05，则该被检验的因变量外生于系统（外生变量），则该被检验的因变量外生于系统（外生变量），应重构应重构VAR最终VAR建模记住VAR模型检验所得的滞后阶数记住 VAR模型检验所得的外生变量如果你幸运的话最初设置正确，你真历害，不用再建模型了如果不幸运，请利用所得信息 重新构建VAR 重新检验VAR不断重复直至你的模型通过三项检验（稳定性，滞后阶数正确，外生变量与内生变量明晰）10在最终的VAR基础上建立SVAR（可做可不做，建议做）w当当已已构构建建了了VAR以以后后就就可可以以构构建建SVAR模型具体模型具体w第一步：实施约束第一步：实施约束w第二步：估计第二步：估计SVARw第三步：分析第三步：分析1112构建构建构建构建SVARSVAR模模模模型型型型（第一步：第一步：实施约束：矩阵约束填写原则实施约束：矩阵约束填写原则文本约束，原则类同，填写有别文本约束，原则类同，填写有别）（1）软件短期约束基于）软件短期约束基于AB-型型SVAR模型模型（），长期约束基于脉冲响应的累积响应函数，长期约束基于脉冲响应的累积响应函数（2）关于短期约束）关于短期约束可识别条件：可识别条件：AB-型型SVAR模型至少需要模型至少需要个约束个约束可识别条件一般假设结构信息可识别条件一般假设结构信息有单位方差，因此通常对矩阵有单位方差，因此通常对矩阵B的约束为对角阵（约束个数的约束为对角阵（约束个数为为）或者单位矩阵（约束个数为）或者单位矩阵（约束个数为），以致获得冲击的标准偏差），以致获得冲击的标准偏差.A矩阵主对角元素一般设为矩阵主对角元素一般设为1（约束个数为（约束个数为K）在矩阵在矩阵B为单位阵情况下，对为单位阵情况下，对A矩阵的约束相当于对矩阵的约束相当于对矩阵施加约束，即对变量间同期相关矩阵施加约束，即对变量间同期相关关系的约束关系的约束，如有三个内生变量税收（，如有三个内生变量税收（1），政府支出（），政府支出（2），产出（），产出（3），根据经济理论当期产出不），根据经济理论当期产出不会影响当期政府支出，即矩阵会影响当期政府支出，即矩阵中中，在约束时当，在约束时当B为单位阵时，直接写成为单位阵时，直接写成约束矩阵中未知元素定义为约束矩阵中未知元素定义为NA（3）关于长期约束）关于长期约束建立包括长期响应矩阵建立包括长期响应矩阵模块，约束处填写模块，约束处填写0，比如第，比如第2个内生变量对第个内生变量对第1结构冲击的长期影响为结构冲击的长期影响为0，则长期响应矩阵模块中第，则长期响应矩阵模块中第2行第行第1列元素为列元素为0，其他类同，无约束的填写，其他类同，无约束的填写NA（4）不能同时施加长期与短期约束）不能同时施加长期与短期约束构建构建SVAR模型模型矩阵约束填写原矩阵约束填写原则则（简）（简）w一一约束矩阵约束矩阵B为单位阵为单位阵（约束个数为约束个数为）二二约束矩阵约束矩阵A为主对角元素为为主对角元素为1（约束个数为（约束个数为 ）三三AB-型型SVAR模型至少需要模型至少需要个约束个约束四四根据经济原理再在矩阵根据经济原理再在矩阵A中至少增加中至少增加w个个0约束约束13构建构建SVAR模型模型w第一步：第一步：实施约束：约束矩阵构建与实施约束：约束矩阵构建与填写填写w一一生成矩阵生成矩阵Objects/NewObject/选中选中Matrix-Vector-Coef，填写填写矩阵名称：矩阵名称：A或或B或或二二填写矩阵并保存填写矩阵并保存填写规则见：填写原则填写规则见：填写原则1415说说说说 明明明明 从从VAR对象窗口的菜单中选择对象窗口的菜单中选择Procs/EstimateStructuralFactorizationSVAROptions的对话框中，击中的对话框中，击中Matrix按钮按钮和和Short-RunPattern按钮，并在相应的编辑框按钮，并在相应的编辑框中填入模版矩阵的名字。中填入模版矩阵的名字。构建构建构建构建SVARSVAR模型模型模型模型（第二步：第二步：估计估计SVAR）16脉冲响应分析脉冲响应分析VAR窗口窗口VIEWimpulseresponse17方差分解方差分解VAR窗口窗口VIEWvariancedecomposition协整检验及VEC协整检验：请点说明 请点：软件操作情形一：不协整 说明没长期稳定关第，可以做：请点VAR模型情形二：协整 请点VECVEC模型在模型在模型在模型在EViewsEViews软件中的实现软件中的实现软件中的实现软件中的实现18协整检验说说明明VAR与VEC关系是：VEC是有协整约束（即有长期稳定关系）的VAR模型，多用于具有协整关系的非平稳时间序列建模 高铁梅 计理分析方法与建模 第2版 P295协整检验仅对非平稳序列（单整数相同）有效协整检验仅对非平稳序列（单整数相同）有效注：如有注：如有2阶单整，其他是一阶单整，则可将阶单整，其他是一阶单整，则可将2阶单整原序列差分或取对数，生成新序列，阶单整原序列差分或取对数，生成新序列，再与其他一阶单整序列进行协整检验再与其他一阶单整序列进行协整检验协整要进行序列平稳性（单位根）检验，只有满足单整数相同的非平稳序列才能进协整要进行序列平稳性（单位根）检验，只有满足单整数相同的非平稳序列才能进行协整检验行协整检验原：不存在协整关系原：不存在协整关系1920协整检验在协整检验在协整检验在协整检验在EViewsEViews软件中的实现软件中的实现软件中的实现软件中的实现一一起动程序起动程序VAR对象或对象或Group(组组)对象的工具栏中选择对象的工具栏中选择View/CointegrationTest即可。即可。二二填写对话窗填写对话窗三三协整结果协整结果21填写协整检验设定对话框填写协整检验设定对话框填写协整检验设定对话框填写协整检验设定对话框 关于序列关于序列假设假设可选部分可选部分关于协整关于协整方程假设方程假设滞后设定是指在辅助滞后设定是指在辅助回归中的一阶差分的回归中的一阶差分的滞后项，不是指原序滞后项，不是指原序列。例如，如果在编列。例如，如果在编辑栏中键入辑栏中键入“12”，协整检验用协整检验用 yt对对 yt-1，yt-2和其他和其他指定的外生变量作回指定的外生变量作回归，此时与原序列归，此时与原序列yt有关的最大的滞后阶有关的最大的滞后阶数是数是3。对于一个滞。对于一个滞后阶数为后阶数为1的协整检的协整检验，在编辑框中应键验，在编辑框中应键入入“00”。不能确定如不能确定如何选择，则何选择，则选择此项选择此项22VECVEC模型在模型在模型在模型在EViewsEViews软件中的实现软件中的实现软件中的实现软件中的实现1.1.如何估计如何估计如何估计如何估计VECVEC模型模型模型模型 由于由于VEC模型的表达式仅仅适用于协整序列，所以应模型的表达式仅仅适用于协整序列，所以应先运行先运行Johansen协整检验，并确定协整关系数。需要提供协整检验，并确定协整关系数。需要提供协整信息作为协整信息作为VEC对象定义的一部分。对象定义的一部分。如如果果要要建建立立一一个个VEC模模型型，在在VAR对对象象设设定定框框中中，从从VAR Type中中选选择择Vector Error Correction项项。在在VARSpecification栏栏中中，除除了了特特殊殊情情况况外外，应应该该提提供供与与无无约约束束的的VAR模型相同的信息：模型相同的信息：23常常数数或或线线性性趋趋势势项项不不应应包包括括在在ExogenousSeries的的编编辑辑框框中中。对对于于VEC模模型型的的常常数数和和趋趋势势说说明明应应定定义义在在Cointegration栏中。栏中。在在在在VECVEC模模模模型型型型中中中中滞滞滞滞后后后后间间间间隔隔隔隔的的的的说说说说明明明明指指指指一一一一阶阶阶阶差差差差分分分分的的的的滞滞滞滞后后后后。例例如如，滞滞后后说说明明“12”将将包包括括VEC模模型型右右侧侧的的变变量量的的一一阶阶差差分分项项的的滞滞后后，即即VEC模模型型是是两两阶阶滞滞后后约约束束的的VAR模模型型。为为了了估估计计没没有有一一阶阶差差分分项项的的VEC模模型型，指指定定滞滞后后的的形式为：形式为：“00”。24对对VEC模模型型常常数数和和趋趋势势的的说说明明在在Cointegration栏栏（下下图图）。必必须须从从5个个趋趋势势假假设设说说明明中中选选择择一一个个，也也必必须须在在编编辑辑框框中中填填入入协协整整关关系系的的个个数数，应应该该是是一一个个小小于于VEC模模型型中内生变量个数的正数。中内生变量个数的正数。25如果想强加约束于协整关系或如果想强加约束于协整关系或(和和)调整参数，用调整参数，用Restrictions栏。注意：如果没在栏。注意：如果没在VARSpecification栏中单击栏中单击ImposeRestrictions项，这一栏将是灰色的。项，这一栏将是灰色的。26一一旦旦填填完完这这个个对对话话框框，单单击击OK即即可可估估计计VEC模模型型。VEC模模型型的的估估计计分分两两步步完完成成：在在第第一一步步，从从Johansen所所用用的的协协整整检检验验估估计计协协整整关关系系；第第二二步步，用用所所估估计计的的协协整整关关系系构构造造误误差差修修正正项项，并并估估计计包包括括误差修正项作为回归量的一阶差分形式的误差修正项作为回归量的一阶差分形式的VAR模型。模型。2728VEC模模型型估估计计的的输输出出包包括括两两部部分分。第第一一部部分分显显示示了了第第一一步步从从Johansen过过程程所所得得到到的的结结果果。如如果果不不强强加加约约束束，EViews将将会会用用系系统统默默认认的的能能可可以以识识别别所所有有的的协协整整关关系系的的正正规规化化方方法法。系系统统默默认认的的正正规规化化表表述述为为：将将VEC模模型型中中前前r 个个变变量量作作为为剩剩余余k r 个个变变量量的的函函数数，其其中中r 表表示示协协整整关系数，关系数，k 是是VEC模型中内生变量的个数。模型中内生变量的个数。第第二二部部分分输输出出是是在在第第一一步步之之后后以以误误差差修修正正项项作作为为回回归归量量的的一一阶阶差差分分的的VAR模模型型。误误差差修修正正项项以以CointEq1，CointEq2，表表示示形形式式输输出出。输输出出形形式式与与无无约约束束的的VAR输出形式相同。输出形式相同。2930在在VEC模模型型输输出出结结果果的的底底部部，有有系系统统的的两两个个对对数数似似然然值值。第第一一个个值值标标有有LogLikelihood(d.f.adjusted)，其其计计算算用用自自由由度度修修正正的的残残差差协协方方差差矩矩阵阵，这这是是无无约约束束的的VAR模模型型的的对对数数似似然然值值。标标有有LogLikelihood的的值值是是以以没没有有修修正正自自由由度度的的残残差差协协方差矩阵计算的。这个值与协整检验所输出的值是可比较的。方差矩阵计算的。这个值与协整检验所输出的值是可比较的。312.2.VECVEC系数的获得系数的获得系数的获得系数的获得对对于于VEC模模型型，系系数数的的估估计计保保存存在在三三个个不不同同的的二二维维数数组组中中：A，B和和C。A包包含含调调整整参参数数矩矩阵阵；B包包含含协协整整矩矩阵阵；C包含短期参数矩阵包含短期参数矩阵（一阶差方项滞后的系数）。（一阶差方项滞后的系数）。(1)A的的第第一一个个指指标标是是VEC的的方方程程序序号号，第第二二个个指指标标是是协协整整方方程程的的序序号号。例例如如，A(2,1)表表示示：VEC的的第第二二个个方方程程中的第一个协整方程的调整系数。中的第一个协整方程的调整系数。(2)B的的第第一一个个指指标标是是协协整整方方程程序序号号，第第二二个个指指标标是是协协整整方方程程的的变变量量序序号号。例例如如，B(2,1)表表示示：第第二二个个协协整整方方程程中第一个变量的系数。注意：这个索引与中第一个变量的系数。注意：这个索引与 的转置相对应。的转置相对应。32(3)C的的第第一一个个指指标标是是VEC的的方方程程序序号号，第第二二个个指指标标是是VEC中中一一阶阶差差分分回回归归量量的的变变量量序序号号。例例如如，C(2,1)表表示示：VEC第二个方程中第一个一阶差分回归量的系数。第二个方程中第一个一阶差分回归量的系数。在在VEC模模型型的的名名字字后后面面加加一一个个点点号号和和系系数数元元素素，就就可可以获得这些系数，如：以获得这些系数，如：var01.a(2,1)var01.b(2,1)var01.c(2,1)要要察察看看A,B和和C的的每每一一个个元元素素和和被被估估计计系系数数的的对对应应关关系，从系，从VAR的工具栏中选择的工具栏中选择View/Representations即可。即可。33变量名称变量名称协整向量（协整向量（1）协整向量（协整向量（2）ln(slt)10ln(if t)01ln(m1 t-1)-0.16(-1.67)0ln(tivt)-0.51-0.98（-8.41）(-33.99)rr t-40.030.03(2.70)(7.87)ln(cpi t-3)-0.18-0.22(-0.69)(-0.95)常数项常数项-0.63 2.05 表表表表9.49.4协整向量矩阵协整向量矩阵协整向量矩阵协整向量矩阵 的估计结果的估计结果的估计结果的估计结果 经检验，由表经检验，由表9.4中的协整向量分别得到的中的协整向量分别得到的2个线性组个线性组合序列都是平稳的，即都是合序列都是平稳的，即都是I(0)的。的。34表表9.4中取值为中取值为1或或0的变量系数是本例施加的约束，如协的变量系数是本例施加的约束，如协整方程整方程1表示实际消费方程，假设实际消费与实际表示实际消费方程，假设实际消费与实际M1、实际、实际利率、物价和实际工业总产值之间存在长期均衡关系，而约利率、物价和实际工业总产值之间存在长期均衡关系，而约束其他变量系数为束其他变量系数为0，即，即（9.7.16）其中其中ecm1t表示回归方程的残差项，也即误差修正模型中的误表示回归方程的残差项，也即误差修正模型中的误差修正项，式（差修正项，式（9.7.16）实际消费方程中的系数表示：在其）实际消费方程中的系数表示：在其他条件不变的情况下，实际他条件不变的情况下，实际M1每增加每增加1个百分点，实际消费个百分点，实际消费平均将增加平均将增加0.16个百分点；而在其他条件不变的情况下，实个百分点；而在其他条件不变的情况下，实际工业总产值每提高际工业总产值每提高1个百分点，实际消费平均提高个百分点，实际消费平均提高0.51个百个百分点；实际利率每提高分点；实际利率每提高1个百分点，实际消费平均降低个百分点，实际消费平均降低0.03个个百分点，但存在百分点，但存在4个月的滞后效应；同时，前个月的滞后效应；同时，前3期物价每提高期物价每提高1个百分点，当期实际消费平均提高个百分点，当期实际消费平均提高0.18个百分点，但是统计个百分点，但是统计不显著。不显著。35协整方程协整方程2表示实际投资方程，假设实际固定资产投资与表示实际投资方程，假设实际固定资产投资与实际利率、物价和实际工业总产值之间存在长期均衡关系，实际利率、物价和实际工业总产值之间存在长期均衡关系，而约束其他变量系数为而约束其他变量系数为0，即，即（9.7.17）其中其中ecm2t也表示回归方程的残差项，方程中的系数分别表示：也表示回归方程的残差项，方程中的系数分别表示：在其他条件不变的情况下，实际工业总产值每提高在其他条件不变的情况下，实际工业总产值每提高1个百分点，个百分点，实际投资平均提高实际投资平均提高0.98，显然工业增长对实际投资的拉动作用，显然工业增长对实际投资的拉动作用要大于对实际消费的拉动作用；实际利率每提高要大于对实际消费的拉动作用；实际利率每提高1个百分点，个百分点，实际投资平均降低实际投资平均降低0.03个百分点，同样存在一定的滞后效应；个百分点，同样存在一定的滞后效应；同时，前同时，前3期物价每提高期物价每提高1个百分点，当期实际投资平均提高个百分点，当期实际投资平均提高0.22个百分点，但也是统计不显著的。个百分点，但也是统计不显著的。36式（式（9.7.16）和式（）和式（9.7.17）分别给出了实际消费和实际）分别给出了实际消费和实际投资的长期均衡方程，在此基础上讨论变量之间的短期关系，投资的长期均衡方程，在此基础上讨论变量之间的短期关系，可以建立下面的可以建立下面的VEC模型：模型：(9.7.18)其中的每一个方程都是一个误差修正模型。其中的每一个方程都是一个误差修正模型。ecmtt-1=yt-1是是误差修正项向量，反映变量之间的长期均衡关系，本例中误差修正项向量，反映变量之间的长期均衡关系，本例中由于篇幅限制，本例不再列出矩阵由于篇幅限制，本例不再列出矩阵和和i(i=1,2,3)的估计结果。的估计结果。此时，可以根据模型实现脉冲响应函数和方差分解，并分析此时，可以根据模型实现脉冲响应函数和方差分解，并分析变量之间的短期影响关系（变量之间的短期影响关系（i）。）。37但在实际应用中常常发现调整系数矩阵中部分参数不但在实际应用中常常发现调整系数矩阵中部分参数不显著，为了使模型更合理，可以采用两种方式对显著，为了使模型更合理，可以采用两种方式对VEC模型模型的调整系数矩阵进行约束：第一种，像约束协整向量一样，的调整系数矩阵进行约束：第一种，像约束协整向量一样，可以根据需要直接对调整系数矩阵进行约束；第二种，将可以根据需要直接对调整系数矩阵进行约束；第二种，将VEC模型转变为联立方程模型，然后删除不显著的变量，模型转变为联立方程模型，然后删除不显著的变量，将模型由将模型由“一般一般”转变为转变为“简单简单”（联立方程模型的求解（联立方程模型的求解可参考第可参考第12章）。在联立方程设定过程中甚至可以在各模章）。在联立方程设定过程中甚至可以在各模型中加入其他变量差分项的当期值，形式更自由，篇幅限型中加入其他变量差分项的当期值，形式更自由，篇幅限制，本例仅给出在联立方程中调整后的实际消费和实际投制，本例仅给出在联立方程中调整后的实际消费和实际投资的误差修正模型的估计结果：资的误差修正模型的估计结果：38实际消费的误差修正模型：实际消费的误差修正模型：（9.7.19）39实际投资的误差修正模型：实际投资的误差修正模型：（9.7.20）从式（从式（9.7.19）和式（）和式（9.7.20）的结果可以看出，采用联）的结果可以看出，采用联立方程系统对向量误差修正模型进行估计，可以根据需要对所立方程系统对向量误差修正模型进行估计，可以根据需要对所包含的变量形式进行修正，相当于对调整系数和短期影响变量包含的变量形式进行修正，相当于对调整系数和短期影响变量做了约束。做了约束。